A DATA WAREHOUSE DESIGN FOR THE DETECTION OF FRAUD IN THE SUPPLY CHAIN BY USING THE BENFORDS LAW
Notice bibliographique
Résumé
Large data volumes and the inability to analyse them enables fraudulent activities to go unnoticed in supply chain management processes such as procurement, warehouse management and inventory management. This fraud increases the cost of the supply chain management and a fraud detection mechanism is necessary to reduce the risk of fraud in this business area. This study was carried out in order to develop a data warehouse design that supports forensic analytics by using the Benford's law in order to detect fraud. The approach relies on a generic and re-usable store procedure for data analytics. The data warehouse was tested with two datasets collected from an operational supply chain database from the inventory management and warranty claims processes. The results of the research showed that the supply chain data analyzed obeys to Benford's theory and that parameterized stored procedures with Dynamic SQL provide an excellent tool to analyze data in the supply chain for possible fraud detection. The implications of the results of the study are that the Benford's law can be used to detect fraud in the supply chain with the help of parameterized stored procedures and a data ware house, this can ease the workload of the fraud analyst in the supply chain function. Although the research only used data from the inventory management and warranty claim processes, the proposed store procedures can be extended to any process in the supply chain making the results generalizable to the supply chain management process.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».